和学弟们聊 AI、就业与选择之后的一点感受

一次采访

最近，硕士母校的几位学弟因为课程作业联系我，希望采访一位已经毕业的学长。

我们聊了很多。聊专业学习，聊就业，聊考研，聊考公，也聊最近几年变化很快的 AI。听他们表达自己的想法时，我能明显感受到一种对未来的不安。

他们大多处在大学三年级，正好站在毕业前最关键的路口。有人准备考研，有人考虑考公，也有人想直接就业。对软件工程专业的学生来说，这个选择本来就不轻松，而最近几年 IT 行业的负面叙事，又进一步削弱了他们对未来就业的信心。

互联网大厂的 996、无尽的加班、所谓 35 岁中年危机，确实在很长时间里伤害着这个行业的从业者。人人都想追求工作和生活的平衡，但现实压力又常常逼迫人牺牲自己的休息时间。

你当然可以选择退出这场竞争，但只要这个行业仍然有机会，就永远不会缺少更愿意投入时间、更能承受压力的人。大量年轻人持续涌入，竞争被不断推高，最后形成了今天大家都很熟悉的内卷。

更重要的是，现在的他们还要面对另一个变量：AI。

聊天中，他们问了我一个问题：

如果回到他们这个年纪，我最想做和最不想做的事情是什么？

我想了一会儿。

我们当年学编程的时候，环境配置要跟着教程一步一步来，算法代码要一个字符一个字符敲，遇到 bug 要自己一点点调试。很多时候，光是把项目跑起来，就已经要花不少时间。

那个时候的我们，很难想象今天的开发者可以用 AI Agent、代码补全和自然语言指令完成许多重复劳动。以前需要翻文档、查报错、对照教程一步步试的事情，现在有时一句话就能得到一个还不错的起点。

所以，如果真的让我回到他们那个年纪，面对今天这样激烈的竞争，以及像潘多拉魔盒一样被打开的 AI，我大概也会茫然失措。

这种不安并不幼稚。相反，它很真实。

我大概是在 2022 年底开始真正接触到 AI 的大规模应用。

第一次使用 ChatGPT 时，我的感受很直接：它像一个永远不知疲倦的老师。只要你愿意问，它就可以成为百科全书、助教、写作搭子，甚至是一个随时在线的讨论对象。

后来 GitHub Copilot 的智能补全出现，我第一次明显感觉到，编程从过去的“手动挡”切换到了某种“半自动驾驶”。再到如今越来越普及的 Agent 编程模式，很多开发任务的门槛进一步降低。

这几年 AI 的变化，我确实是亲身经历过的。它足够让人惊艳，也足够让人感到压力。

但如果要问我：现在的 AI 会不会完全取代开发者？

我的回答依然是：不会。

因为用得越多，越会发现 AI 并不是开发过程中的银弹。

它确实能提高效率，但也会改变开发者的工作重心。以前可能是 80% 的时间在写代码，20% 的时间在查漏补缺；现在很多时候刚好反过来，代码生成变快了，但审查、判断、验证和修正变得更重要。

当你面对一段陌生的代码、一个复杂的结构，或者一个看起来可以运行但不确定是否可靠的实现时，真正的问题不是“AI 有没有写出来”，而是“你能不能判断它写得对不对”。

AI 辅助编程很好用，但如果操作者没有能力识别生成代码的质量，风险就会集中到那些看不见的地方。它可能是隐藏的边界条件，可能是错误的抽象，也可能是未来维护时才会暴露出来的结构问题。

所以，AI 降低的是进入门槛，不是专业能力的上限。它减少的是重复劳动，不是判断力本身。

我给学弟们举了一个例子。

CAD 出现以后，建筑师从手工制图切换到了计算机制图。对那些手工制图能力极强的人来说，很多积累了一辈子的技巧，在新工具面前似乎一下子变得不再稀缺。

但 CAD 并没有消灭建筑师。它只是把建筑师从大量重复、机械的绘图劳动中解放出来，让他们有更多时间去思考空间、结构、材料和设计本身。

算盘被计算器取代时也是类似的。工具变化会淘汰一部分旧技能，但也会释放新的生产力。

软件开发大概也会经历类似的过程。

未来的开发者不一定都要像过去那样，把每一行样板代码都手写出来。但他们仍然需要理解业务，需要判断架构，需要设计交互，需要审查系统边界，也需要为最终结果负责。

工具越强，人的判断越重要。

面对不确定的未来，我自己也做不到完全波澜不惊。

行业会变化，技术会变化，机会也会变化。没有人能准确预测几年后的软件工程会变成什么样，更没有人能给年轻人一个绝对正确的选择。

但有一件事我是确定的：积极拥抱变化，比假装变化不存在更有意义。

当我们下一次站在选择的十字路口时，真正能给自己底气的，不一定是某个固定职业、某个固定行业，或者某个永远不会失效的技能，而是持续学习、适应变化、重新理解工具和问题的能力。

最后，我鼓励他们勇敢去追求自己想要的未来。

考研也好，考公也好，就业也好，每条路都有自己的压力，也都有自己的可能性。重要的是，不要只因为恐惧而选择，也不要因为外界的声音就否定自己的判断。

希望他们，也希望所有正在路口犹豫的人，都能带着希望面对未知的明天。